Skip to content

Latest commit

 

History

History
44 lines (32 loc) · 1.55 KB

docker.md

File metadata and controls

44 lines (32 loc) · 1.55 KB

Для обучения моделей рекомендуется работать в докере. В предоставленном образе уже есть все необходимые пакеты.

Установка docker в систему

Чтобы работать с GPU, нужен nvidia-docker.

  1. Установить nvidia-docker по инструкции
  2. Добавить себя в группу docker по инструкции. Запуск любых команд для докера не должен требовать sudo
  3. Проверить, что докер работает без sudo:
docker run hello-world

Использование докера

  1. Сборка образа:
cd docker
./build.sh
  1. Запуск контейнера:
./run.sh
  1. Теперь, чтобы подключиться к контейнеру, выполнить:
docker attach pytorch-container

Этот репозиторий примонтируется в папку ~/ws внутри контейнера.

Проверьте, что GPU доступна:

  1. Команда nvidia-smi должна показать видеокарту (или несколько, если есть).
  2. В консоли python3 выполните две строки:
import torch
print(torch.cuda.is_available())

Должно напечатать True.